«Нейросеть нарисовала», «так нейросеть увидела», «создано в соавторстве с искусственным интеллектом» постоянно повторяется в заголовках популярных пабликов и в СМИ.

С одной стороны радуюсь, что страх перед нейросетями отступает, работы коллег видит аудитория, а продюсеры задумываются о работе с ИИ.

Но с другой, мы двигаемся к восстанию машин и господству ИИ, игнорируя факт, что у работ, созданных с помощью ИИ есть яркий человеческий след. Если вы думаете, что его нет, сядьте за компьютер и повторите яркие и качественные кейсы, которые вы видели в интернете просто «прося нейросеть нарисовать».

Работа с нейросетсями обесценивается творчески, по этой причине отключается любопытство, интерес к процессу, самообразованию. Каким-то загадочным образом при этом нейроарт становится «сакральным знанием», которое может быть «дано» и «непонятно». То есть если мы убираем из этого процесса другого человека, мы автоматически закрываем потенциал и для своих будущих экспериментов.

На фотопленке после щелчка затвора образуется «скрытое изображение», однако никто не называет камеру соавтором кадров. Хотя в латентное пространство нейросети (созданное и отобранное людьми), проще заглянуть, чем понять природу появления скрытого изображения. Фотограф не контролирует ни ионы серебра, ни пиксели, так почему нейроартистам нужно отказывать в признании их творческого труда?

В 2000-е ходила такая шутка. Хозяйка обеда, на который был приглашен фотограф сказала: у вас такие потрясающие снимки, наверное, у вас хорошая камера. А фотограф ответил: спасибо за обед, было вкусно, наверное, у вас лучшие кастрюли.

Да, сегодня нейросети хорошо обучены и работают стабильнее с каждым днем. Но не стоит забывать, что мы и сами у себя талантливые и думающие.

Я как технократ все время призываю к вниманию к ИИ. Но сейчас я хочу обратить внимание на Человека, который программирует, придумывает, реализует. Начнем год с уважения друг к другу. Ведь в конечном итоге, такие цели и ценности как добро и реализация творческого потенциала у нас общие.

Обещанный гайд по #аниверсии всего. В формате видео — показалось так наглядней. Вы познакомитесь с системой глубокого референса (по крайней мере, это я так назваю, официального названия вроде нет) и посмотрите на попытку сгенирировать аниме версии Данилу Багрова. Надеюсь будет полезно, жду ваших результатов! https://www.youtube.com/watch?v=DWjF3zXRa8I